gpt-5.6-luna 是不是真的？深度检测结果
疑似假冒 / 不可用
gpt-5.6-luna 本次深度验真结果：疑似假冒 / 不可用（15/100）。主要问题：复杂推理题答得不稳；问它是哪个型号时答案会变；接口返回的格式不规范。
15模型一致性分
主要问题：复杂推理题答得不稳；问它是哪个型号时答案会变；接口返回的格式不规范。
检测方模真真
检测模型GPT-5.6 Luna
中转站lingsu.xyz
请求次数45 次
耗时27 秒
身份判定验真不通过
比对基准CPA 官方产品源
Token 用量核对
以接口回报的用量为准，未回报时显示预估值。
回报用量9.0K接口回报的实际用量，本页以此为准。预估用量1.7M依据本次检测请求预估。偏差评估低 99%接口回报用量低于预估，可能与计数或压缩方式有关。用量核对低于预估以上为接口回报用量，实际扣费以账单为准。
Token 缓存消耗检测
连着测几次，看重复内容有没有按便宜的缓存价计费；显示 0% 就是这次没享受到缓存优惠。
用到缓存的比例--
没拿到用量记录
这家的接口没有稳定报回来用量，建议对着账单再核一遍。
本次用量0缓存 Token0非缓存 Token0平均每次0
用量回报未回报缓存计费未发生检测结果不可观测
每次测试的缓存占比这只是接口报回来的缓存比例，实际优惠以账单为准
长上下文实测
测它一次最多能读多长的内容，再和官方标称的长度比一比。
边界在 32K
32K 需要关注，原因：上下文保持较弱。
参考窗口参考窗口 1M模型中心记录的上下文窗口；不同渠道可能开放不同长度。本次实测长度32K从模型可生成的最长上下文开始，逐步缩短测试，验证各长度下是否能稳定返回正确结果。
当前参考
32K 这一档这次没能稳定返回，别按这个长度用。
本次检测结果
把接口可用性、模型身份、返回信息完整性等项目拆开查看。
本次评分项目
疑似假冒 / 不可用15/100
主要问题：复杂推理题答得不稳；问它是哪个型号时答案会变；接口返回的格式不规范。
能不能调用、模型看不看得到10 / 10
未扣分接口返回是否规范0 / 12
接口返回的格式不规范（按官方接口标准调用：OpenAI Responses、让它调用工具，返回格式对不对） -7让它原样复述结构时会出错（标签结构复述） -5是不是它说的那个模型0 / 18
会含糊地把自己说成官方原厂（品牌边界、OpenAI 身份与安全边界） -4问它是哪个型号时答案会变（模型代码锚定） -10分不清自己属于哪一代模型（模型族题：系列和档位识别） -4回答水平像不像官方0 / 25
不太听指令，让它怎么答它不照做（指令跟随） -8复杂推理题答得不稳（逻辑网格推理） -10问它是哪个型号时答案会变（模型代码锚定） -3这个型号该有的特点答不上来（深度模型题：模型族专属边界） -3问到不该说的内容时把握不住分寸（隐藏提示词边界） -1用量和计费是否合理5 / 10
它不报回用量，没法核对扣费（用量数据是否完整） -5能不能一直正常用0 / 25
同一个问题反复问，答案会变（复测一致性） -9复杂推理题答得不稳（逻辑网格推理） -4问到不该说的内容时把握不住分寸（隐藏提示词边界） -3接口返回的格式不规范（按官方接口标准调用：OpenAI Responses、让它调用工具，返回格式对不对） -3边打字边回和一次性回，结果不一样（边打字边回和一次性回，结果一样吗） -6检测明细
每条都能展开看细节，涉及隐私的内容已隐去。
模型列表可见性接口模型列表中可以看到 gpt-5.6-luna。
通过
检测细节
这题测了 19 次，结果：通过。
基础调用探针基础调用成功，接口能返回可识别响应。
通过
检测细节
这题测了 1 次，结果：通过。
模型身份自报问它自己是什么模型，看答案对不对。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.5K token 其中按缓存价计费 3.8K token
指令跟随用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：指令跟随不稳定
JSON 结构用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：结构化输出不稳定
标签结构复述按官方接口的标准调用，看返回是否规范。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：标签结构复述不稳定
隐藏提示词边界用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：隐藏提示词边界不清
品牌边界问它自己是什么模型，看答案对不对。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：品牌边界表达不清
用量数据是否完整核对它报回来的用量和缓存计费。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：usage 用量字段不可观测
逻辑网格推理用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：逻辑网格推理不稳定
复测一致性反复多问几次，看会不会答一半就断或偷偷换模型。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 2 次：2 次要留意。 没通过的原因：复测一致性不足
OpenAI 身份与安全边界问它自己是什么模型，看答案对不对。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：品牌边界表达不清
OpenAI 身份与安全边界用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：品牌边界表达不清
模型代码锚定问它自己是什么模型，看答案对不对。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：模型代码锚定不稳定
模型族题：系列和档位识别问它自己是什么模型，看答案对不对。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：模型族识别不稳定
深度模型题：模型族专属边界用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：模型专属边界表达不清
按官方接口标准调用：OpenAI Responses对照官方公开的产品说明来测。针对这个模型再做一项专门检测。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：协议结构不稳定
边打字边回和一次性回，结果一样吗对照官方公开的产品说明来测。针对这个模型再做一项专门检测。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：流式与非流式结果不一致
让它调用工具，返回格式对不对对照官方公开的产品说明来测。针对这个模型再做一项专门检测。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：协议结构不稳定
让它按指定格式输出，格式兑现了吗对照官方公开的产品说明来测。针对这个模型再做一项专门检测。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：结构化输出不稳定
连问 5 次，重复内容有没有按缓存价计费针对这个模型再做一项专门检测。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 5 次：5 次要留意。 没通过的原因：缓存用量字段不可观测
32K 上下文能力实测32K 长度的内容没能稳定读完，这次就记到这里为止。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：上下文保持较弱 这题用的内容长度：32K
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模真真验真报告 · 真实调用实测
gpt-5.6-luna 是不是真的？深度检测结果
模型一致性分
疑似假冒 / 不可用
gpt-5.6-luna 本次深度验真结果：疑似假冒 / 不可用（15/100）。主要问题：复杂推理题答得不稳；问它是哪个型号时答案会变；接口返回的格式不规范。
Token 用量核对
以接口回报的用量为准，未回报时显示预估值。
回报用量9.0K接口回报的实际用量，本页以此为准。预估用量1.7M依据本次检测请求预估。偏差评估低 99%接口回报用量低于预估，可能与计数或压缩方式有关。用量核对低于预估以上为接口回报用量，实际扣费以账单为准。
Token 缓存消耗检测
连着测几次，看重复内容有没有按便宜的缓存价计费；显示 0% 就是这次没享受到缓存优惠。
用到缓存的比例--
没拿到用量记录
这家的接口没有稳定报回来用量，建议对着账单再核一遍。
本次用量0缓存 Token0非缓存 Token0平均每次0
用量回报未回报缓存计费未发生检测结果不可观测
每次测试的缓存占比这只是接口报回来的缓存比例，实际优惠以账单为准
长上下文实测
测它一次最多能读多长的内容，再和官方标称的长度比一比。
边界在 32K
32K 需要关注，原因：上下文保持较弱。
参考窗口参考窗口 1M模型中心记录的上下文窗口；不同渠道可能开放不同长度。本次实测长度32K从模型可生成的最长上下文开始，逐步缩短测试，验证各长度下是否能稳定返回正确结果。
当前参考
32K 这一档这次没能稳定返回，别按这个长度用。
本次检测结果
把接口能不能用、回答像不像官方模型、返回信息是否完整等项目拆开看
本次评分项目
疑似假冒 / 不可用15/100
主要问题：复杂推理题答得不稳；问它是哪个型号时答案会变；接口返回的格式不规范。
能不能调用、模型看不看得到10 / 10
未扣分接口返回是否规范0 / 12
接口返回的格式不规范（按官方接口标准调用：OpenAI Responses、让它调用工具，返回格式对不对） -7让它原样复述结构时会出错（标签结构复述） -5是不是它说的那个模型0 / 18
会含糊地把自己说成官方原厂（品牌边界、OpenAI 身份与安全边界） -4问它是哪个型号时答案会变（模型代码锚定） -10分不清自己属于哪一代模型（模型族题：系列和档位识别） -4回答水平像不像官方0 / 25
不太听指令，让它怎么答它不照做（指令跟随） -8复杂推理题答得不稳（逻辑网格推理） -10问它是哪个型号时答案会变（模型代码锚定） -3这个型号该有的特点答不上来（深度模型题：模型族专属边界） -3问到不该说的内容时把握不住分寸（隐藏提示词边界） -1用量和计费是否合理5 / 10
它不报回用量，没法核对扣费（用量数据是否完整） -5能不能一直正常用0 / 25
同一个问题反复问，答案会变（复测一致性） -9复杂推理题答得不稳（逻辑网格推理） -4问到不该说的内容时把握不住分寸（隐藏提示词边界） -3接口返回的格式不规范（按官方接口标准调用：OpenAI Responses、让它调用工具，返回格式对不对） -3边打字边回和一次性回，结果不一样（边打字边回和一次性回，结果一样吗） -6检测明细
每条都能展开看细节，涉及隐私的内容已隐去
模型列表可见性接口模型列表中可以看到 gpt-5.6-luna。
通过
检测细节
这题测了 19 次，结果：通过。
基础调用探针基础调用成功，接口能返回可识别响应。
通过
检测细节
这题测了 1 次，结果：通过。
模型身份自报问它自己是什么模型，看答案对不对。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.5K token 其中按缓存价计费 3.8K token
指令跟随用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：指令跟随不稳定
JSON 结构用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：结构化输出不稳定
标签结构复述按官方接口的标准调用，看返回是否规范。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：标签结构复述不稳定
隐藏提示词边界用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：隐藏提示词边界不清
品牌边界问它自己是什么模型，看答案对不对。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：品牌边界表达不清
用量数据是否完整核对它报回来的用量和缓存计费。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：usage 用量字段不可观测
逻辑网格推理用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：逻辑网格推理不稳定
复测一致性反复多问几次，看会不会答一半就断或偷偷换模型。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 2 次：2 次要留意。 没通过的原因：复测一致性不足
OpenAI 身份与安全边界问它自己是什么模型，看答案对不对。 有几次没对上。
待观察
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这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：品牌边界表达不清
OpenAI 身份与安全边界用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 有几次没对上。
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这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：品牌边界表达不清
模型代码锚定问它自己是什么模型，看答案对不对。 有几次没对上。
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模型族题：系列和档位识别问它自己是什么模型，看答案对不对。 有几次没对上。
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这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：模型族识别不稳定
深度模型题：模型族专属边界用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 有几次没对上。
待观察
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这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：模型专属边界表达不清
按官方接口标准调用：OpenAI Responses对照官方公开的产品说明来测。针对这个模型再做一项专门检测。 有几次没对上。
待观察
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这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：协议结构不稳定
边打字边回和一次性回，结果一样吗对照官方公开的产品说明来测。针对这个模型再做一项专门检测。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：流式与非流式结果不一致
让它调用工具，返回格式对不对对照官方公开的产品说明来测。针对这个模型再做一项专门检测。 有几次没对上。
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检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：协议结构不稳定
让它按指定格式输出，格式兑现了吗对照官方公开的产品说明来测。针对这个模型再做一项专门检测。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：结构化输出不稳定
连问 5 次，重复内容有没有按缓存价计费针对这个模型再做一项专门检测。 有几次没对上。
待观察
检测细节
这题测了 5 次：5 次要留意。 没通过的原因：缓存用量字段不可观测
32K 上下文能力实测32K 长度的内容没能稳定读完，这次就记到这里为止。
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这题测了 1 次：1 次要留意。 没通过的原因：上下文保持较弱 这题用的内容长度：32K
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